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고등교육에 빅데이터를 활용하자2017-05-11,
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[출처] 서울신문_칼럼_2017. 5. 11.

고등교육에 빅데이터를 활용하자

2008년 미국 잡지 와이어드 편집장 크리스 앤더슨은 “데이터만 충분하다면 숫자들이 스스로 입을 연다”면서 “빅데이터가 이론의 종말을 가져올 수도 있다”고 주장했다. 그가 말한 빅데이터 규모는 100기가 수준인 ‘페타바이트’(10의 15승 바이트)였다. 일주일 이내에 인류가 생산하는 정보가 ‘엑사바이트’(10의 18승 바이트)에 이르는 시대임을 고려할 때 그의 주장은 다소 우습게 보일 수 있다. 그러나 빅데이터 대두에 따라 세상을 이해하는 방법이 근본적으로 달라질 것으로 전망한 점은 눈여겨볼 만하다. ‘21세기의 석유’, ‘21세기의 금맥’으로도 불리는 빅데이터가 주목받는 이유다.

이런 빅데이터를 활용해 고등 교육의 질을 높이고 고비용 저효율 구조를 개선할 수도 있다. 교육 분야 데이터는 학습 활동 데이터, 콘텐츠 데이터, 학습자 프로파일, 커리어 데이터, 교육기관 운영 데이터 등 크게 다섯 가지 유형으로 분류할 수 있다. 이 가운데 학습자의 성공적인 학습경험과 맞춤형 학습과정을 제공하기 위한 학습 분석은 한국교육학술정보원을 주축으로 가장 활발히 추진되고 있다.

빅데이터를 분석해 맞춤형 학생 지원 서비스와 학교 경영을 위한 의사결정 자료로 활용하는 외국 사례는 주목할 만하다. 미국 조지아 주립대는 수업료 부담과 낮은 학습 준비도 같은 문제를 해결하기 위해 개별 학생들의 데이터와 800개의 관련 변수를 분석, 개인화된 수강신청 가이드를 제공한다. 또 시스템을 통한 5만 회 이상의 학생상담을 유도해 학습장애를 처방하고 비용을 절감했다.

애리조나 주립대는 학생들의 학습시간, 학습참여, 문제풀이 등의 데이터를 수집해 수준별 학습자료 및 학습과정을 제공하는 적응형 학습 플랫폼으로 기초수학과정 이수율을 65%에서 85%로 높였다. 이를 통해 학생들의 만족도 역시 크게 향상됐으며, 현재는 이를 다른 강좌에 확대 적용하는 방안도 검토 중이다.

미시간대는 기초과목 등에서 500명이 넘는 학생을 가르쳐야 하는 교수들의 고충을 해결하기 위해 지능형 시스템을 개발했다. 학습활동이나 시험 점수와 같은 학생 데이터와 코칭팀 행동 모델을 기반으로 맞춤형 메시지와 데이터 그래프를 개별 학생들에게 제공했다. 이후 피드백을 받은 학생들의 학업 성과는 비교 집단보다 10~20% 정도 올랐다. 데이터 분석은 신입생 모집전략에도 사용된다. 선발 시 실제 등록률을 높일 수 있는지 핵심성과지표를 분석한다. 광범위한 홍보 대신 선택과 집중 전략을 수립하고 소셜미디어를 활용해 잠재적 입학생들의 관심과 학업에 대한 행동모델 등을 분석한다는 것이다.

중략

빅데이터의 세계는 무궁무진하다. 19세기 미국 해군장교였던 매슈 포테인 모리는 오랫동안 방치돼 온 항해 일지를 자료화해 최신식 해도를 만들었다. 항해 거리를 3분의1 정도 단축할 수 있었고, 이에 따라 항해 비용도 크게 줄였다. 일본 산업기술대학원대 시게오미 고시미즈 교수는 사람들이 앉는 방식을 데이터화하기 위해 자동차 시트에 센서를 부착하고 압력을 측정해 척도화하는 연구를 진행했다. 개인별 고유한 디지털 코드를 만들었는데, 이 시스템은 98%의 정확성으로 사람을 구분해 낼 수 있다. 이 기술을 이용해 타인이 앉으면 시동이 걸리지 않게 하는 자동차 도난방지 시스템을 개발하고 있다.

금광이나 유전은 우리가 찾아낼 때까지는 절대로 보이지 않는다. 대학별 보유 정보를 데이터화하고 이를 분석한다면 어느 학생이 당해 대학에 지원하고 등록할지, 수강 과목은 제대로 이수할지, 어느 정도의 성적으로 언제 졸업하게 될지 미리 알 수 있을 것이다. 고객관계관리(CRM)를 통해 예비 학생이나 졸업생에 대한 평생고객관리 차원의 평생교육을 추진할 수도 있을 것이다. 물론 빅데이터가 만능은 아니지만, 학령인구 감소 및 등록금 동결로 말미암은 대학의 어려움을 극복하기 위한 하나의 효과적인 방법은 될 수 있을 것이라 믿는다. 이러한 사례를 참고해 빅데이터 연구가 더욱 적극적으로 추진되기를 기대해 본다.

한석수 한국교육학술정보원장

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